論文の概要: Youtu-LLM: Unlocking the Native Agentic Potential for Lightweight Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24618v2
• Date: Mon, 05 Jan 2026 02:44:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 14:31:43.749904
• Title: Youtu-LLM: Unlocking the Native Agentic Potential for Lightweight Large Language Models
• Title（参考訳）: Youtu-LLM: 軽量大規模言語モデルに対するネイティブエージェントの可能性を解き放つ
• Abstract要約: ネイティブエージェントインテリジェンスと高い計算効率を調和させる軽量言語モデルであるYoutu-LLMを紹介する。 Youtu-LLMは、スクラッチから体系的に推論と計画能力の育成まで事前訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.73992315826035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Youtu-LLM, a lightweight yet powerful language model that harmonizes high computational efficiency with native agentic intelligence. Unlike typical small models that rely on distillation, Youtu-LLM (1.96B) is pre-trained from scratch to systematically cultivate reasoning and planning capabilities. The key technical advancements are as follows: (1) Compact Architecture with Long-Context Support: Built on a dense Multi-Latent Attention (MLA) architecture with a novel STEM-oriented vocabulary, Youtu-LLM supports a 128k context window. This design enables robust long-context reasoning and state tracking within a minimal memory footprint, making it ideal for long-horizon agent and reasoning tasks. (2) Principled "Commonsense-STEM-Agent" Curriculum: We curated a massive corpus of approximately 11T tokens and implemented a multi-stage training strategy. By progressively shifting the pre-training data distribution from general commonsense to complex STEM and agentic tasks, we ensure the model acquires deep cognitive abilities rather than superficial alignment. (3) Scalable Agentic Mid-training: Specifically for the agentic mid-training, we employ diverse data construction schemes to synthesize rich and varied trajectories across math, coding, and tool-use domains. This high-quality data enables the model to internalize planning and reflection behaviors effectively. Extensive evaluations show that Youtu-LLM sets a new state-of-the-art for sub-2B LLMs. On general benchmarks, it achieves competitive performance against larger models, while on agent-specific tasks, it significantly surpasses existing SOTA baselines, demonstrating that lightweight models can possess strong intrinsic agentic capabilities.
• Abstract（参考訳）: ネイティブエージェントインテリジェンスと高い計算効率を調和させる軽量で強力な言語モデルであるYoutu-LLMを紹介する。 蒸留に依存する典型的な小型モデルとは異なり、Youtu-LLM (1.96B) はスクラッチから体系的に推論と計画能力を育むために事前訓練されている。 1) 長期サポート付きコンパクトアーキテクチャ: 新しいSTEM指向のボキャブラリを備えた高密度マルチレイテンシアテンション(MLA)アーキテクチャ上に構築され、Youtu-LLMは128kのコンテキストウィンドウをサポートする。 この設計により、最小限のメモリフットプリント内での堅牢なロングコンテキスト推論とステートトラッキングが可能になり、ロングホライゾンエージェントや推論タスクに最適である。 2)「コモンセンス・STEM-Agent」カリキュラムを原則として,約11Tトークンの大量コーパスをキュレートし,多段階のトレーニング戦略を実装した。 事前学習したデータ分布を、一般的な常識から複雑なSTEMやエージェントタスクに段階的にシフトさせることで、表面的アライメントよりも深層認知能力の獲得を確実にする。 (3) スケーラブルなエージェント・ミッドトレーニング: エージェント・ミッドトレーニングでは, 数学, コーディング, ツール・ユース・ドメインにまたがる多種多様なトラジェクトリを合成するために, 多様なデータ構築方式を用いる。 この高品質なデータは、モデルが計画やリフレクションの振る舞いを効果的に内部化することを可能にする。 広範に評価した結果,Youtu-LLM はサブ-2B LLM の最先端を新たに設定した。 一般的なベンチマークでは、エージェント固有のタスクでは既存のSOTAベースラインをはるかに上回り、軽量モデルは強力な本質的なエージェント能力を持つことを示した。

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